Обчислити середнє значення розмірності у 2D-масиві

У мене є такий масив a:

a = [[40, 10], [50, 11]]

Мені потрібно розрахувати середнє значення для кожного виміру окремо, результат повинен бути таким:

[45, 10.5]

45будучи середнім значенням a[*][0]і 10.5середнім значенням a[*][1].

Який найелегантніший спосіб вирішити це питання без використання циклу?

a.mean()приймає axisаргумент:

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array([[40, 10], [50, 11]])

In [3]: a.mean(axis=1)     # to take the mean of each row
Out[3]: array([ 25. ,  30.5])

In [4]: a.mean(axis=0)     # to take the mean of each col
Out[4]: array([ 45. ,  10.5])

Або як самостійну функцію:

In [5]: np.mean(a, axis=1)
Out[5]: array([ 25. ,  30.5])

Причина, через яку ваш зріз не працював, полягає в тому, що це синтаксис нарізки:

In [6]: a[:,0].mean() # first column
Out[6]: 45.0

In [7]: a[:,1].mean() # second column
Out[7]: 10.5

Ось рішення, яке не є numpy:

>>> a = [[40, 10], [50, 11]]
>>> [float(sum(l))/len(l) for l in zip(*a)]
[45.0, 10.5]

Якщо ви багато робите це, NumPy - це шлях.

Якщо з якихось причин ви не можете використовувати NumPy:

>>> map(lambda x:sum(x)/float(len(x)), zip(*a))
[45.0, 10.5]